[Peau] Lymphocytes infiltrants tumoraux détectés par IA et résultats des traitements anti-PD1 dans le mélanome

Le mélanome cutané métastatique est un cancer hautement immunogène dont le pronostic s’est considérablement amélioré depuis l’introduction des immunothérapies ciblant les points de contrôle immunitaire, notamment les anticorps dirigés contre PD-1, seuls ou en association avec ceux ciblant CTLA-4.

Cependant, seuls 40 à 50 % des patients obtiennent des réponses durables, soulignant la nécessité de biomarqueurs prédictifs robustes. Parmi ceux-ci, les lymphocytes infiltrant la tumeur (TILs) constituent un marqueur clé de l’activité immunitaire intratumorale et de la réponse antitumorale. Leur évaluation histologique conventionnelle sur lames hématoxyline et éosine (H&E) reste néanmoins subjective et peu reproductible.

L’intelligence artificielle (IA) appliquée à la pathologie numérique représente une solution prometteuse, permettant une quantification standardisée et objective des TILs.

Cette étude publiée dans JAMA Oncology en Octobre 2025 a évalué la valeur pronostique et prédictive de la quantification automatisée des TILs par IA sur des biopsies pré-thérapeutiques de mélanome métastatique traités par anti–PD-1, seul ou combiné à un anti–CTLA-4.

Il s’agit d’une étude multicentrique rétrospective de grande ampleur menée aux Pays-Bas, incluant 1 202 patients traités entre 2016 et 2023.

Les échantillons de métastases avant traitement ont été colorés en H&E, numérisés, puis analysés à l’aide du modèle d’apprentissage profond open source Hover-NeXt. La zone tumorale a été annotée manuellement, et le pourcentage de TILs a été défini comme le rapport entre les lymphocytes détectés et le nombre total de cellules tumorales.

Le critère principal était le taux de réponse objective (ORR), tandis que les critères secondaires incluaient la survie sans progression (PFS) et la survie globale (OS).

Les analyses ont été ajustées sur les facteurs pronostiques classiques (âge, sexe, statut BRAF, métastases cérébrales, taux de LDH, performance status et type d’immunothérapie). L’âge médian des patients était de 67 ans, avec un suivi médian de 36,3 mois. 

Les résultats montrent une association forte entre la densité des TILs et la réponse clinique.

Pour chaque augmentation de 10 % du taux de TILs, l’ORR augmentait significativement (odds ratio ajusté 1,40 ; IC95 % : 1,23–1,59), tandis que le risque de progression diminuait (HR : 0,85 ; IC95 % : 0,79–0,92) et le risque de décès était réduit (HR : 0,83 ; IC95 % : 0,76–0,91). Ces associations restaient cohérentes quel que soit le schéma thérapeutique, anti–PD-1 seul ou en combinaison avec un anti–CTLA-4.

La comparaison avec la classification histologique traditionnelle (brisk, non-brisk, absent) a montré une corrélation plus étroite entre la quantification automatisée et les résultats cliniques. Cette approche objective améliore la reproductibilité et supprime les biais inter-observateurs, ouvrant la voie à une standardisation de l’évaluation des TILs à grande échelle.

Les points forts de l’étude résident dans la taille de la cohorte, la qualité des annotations histologiques, l’utilisation d’un algorithme open source reproductible et la robustesse des analyses statistiques.

Il s’agit de la première démonstration à large échelle que la densité des TILs quantifiée par IA constitue un biomarqueur indépendant, à la fois pronostique et prédictif, chez les patients atteints de mélanome métastatique traités par immunothérapie anti–PD-1.

Cependant, la nature rétrospective de l’étude expose à des biais de sélection, liés notamment à la disponibilité des échantillons pré-traitement. L’évaluation basée sur des métastases pré-thérapeutiques pourrait ne pas refléter la dynamique immunitaire au cours du traitement. De plus, la population exclusivement européenne limite la généralisation des résultats. Enfin, les seuils de TILs optimaux et leur intégration dans la décision thérapeutique nécessitent encore une validation prospective.

Article rédigé par le docteur Fouad Ghedied.

Source | Schuiveling M, et al. Artificial Intelligence-Detected Tumor-Infiltrating Lymphocytes and Outcomes in Anti-PD-1-Based Treated Melanoma. JAMA Oncol. 2025;11(12):1470-1478. doi:10.1001/jamaoncol.2025.4072